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Prof. Dr. Michael Stiebitz

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Publications

Publications at the institute since 1990

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Erstellt: Tue, 18 Feb 2020 23:08:06 +0100 in 0.0330 sec


Hildenbrandt, Regina;
The k-server problem with parallel requests and the compound work function algorithm. - In: Baltic journal of modern computing. - [S.l.], ISSN 2255-8950, Bd. 8 (2020), 1, S. 1-20

In this paper the compound work function algorithm for solving the generalized k-server problem is proposed. This problem is an online k-server problem with parallel requestswhere several servers can also be located on one point. In 1995 Koutsoupias and Papadimitriouhave proved that the well-known work function algorithm is competitive for the (usual) k-serverproblem. A proof, where a potential-like function argument is included, was given by Borodinand El-Yaniv in 1998. Unfortunately, certain techniques of these proofs cannot be applied to showthat a natural generalization of the work function algorithm is competitive for the problem withparallel requests. Values of work functions, which are used by the compound work function algo-rithm are derived from a surrogate problem, where at most one server must be moved in servicingthe request in each step. We can show that the compound work function algorithm is competitivewith the same bound of the ratio as in the case of the usual problem.



https://doi.org/10.22364/bjmc.2020.8.1.01
Kriesell, Matthias;
Maximal ambiguously k-colorable graphs. - In: Journal of combinatorial theory : JCTB.. - Orlando, Fla. : Academic Press, Bd. 140 (2020), S. 248-262

https://doi.org/10.1016/j.jctb.2019.05.007
Rocktäschel, Stefan;
A branch-and-bound algorithm for multiobjective mixed-integer convex optimization. - Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2020. - VII, 64 Seiten. . - (BestMasters) ISBN 978-3-658-29148-8

Sauerteig, Philipp; Worthmann, Karl;
Towards multiobjective optimization and control of smart grids. - In: Optimal control, applications and methods. - New York, NY [u.a.] : Wiley, ISSN 1099-1514, Bd. 41 (2020), 1, S. 128-145

https://doi.org/10.1002/oca.2532
Preißer, Johanna E.; Schmidt, Jens M.;
Computing vertex-disjoint paths in large graphs using MAOs. - In: Algorithmica : an international journal in computer science.. - New York, NY : Springer, ISSN 1432-0541, Bd. 82 (2020), 1, S. 146-162

https://doi.org/10.1007/s00453-019-00608-2
Fabrici, Igor; Harant, Jochen; Mohr, Samuel; Schmidt, Jens M.;
Longer cycles in essentially 4-connected planar graphs. - In: Discussiones mathematicae. - Warsaw : De Gruyter Open, ISSN 2083-5892, Bd. 40 (2020), 1, S. 269-277

https://doi.org/10.7151/dmgt.2133
Braun, Philipp; Grüne, Lars; Kellett, Christopher M.; Weller, Steven R.; Worthmann, Karl;
Towards price-based predictive control of a small-scale electricity network. - In: International journal of control. - London : Taylor & Francis, ISSN 1366-5820, Bd. 93 (2020), 1, S. 40-61

https://doi.org/10.1080/00207179.2017.1339329
Mohr, Samuel;
Cycles through a set of specified vertices of a planar graph. - In: Acta mathematica Universitatis Comenianae. - Bratislava : Comenius University Press, ISSN 0862-9544, Bd. 88 (2019), 3, S. 963-966

Niebling, Julia;
Nonconvex and mixed integer multiobjective optimization with an application to decision uncertainty. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2019. - 1 Online-Ressource (iii, 163, XXXV Seiten).
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2019

Multikriterielle Optimierungprobleme sind in diversen Anwendungsgebieten wie beispielsweise in den Wirtschafts- oder Ingenieurwissenschaften zu finden. Da hierbei mehrere konkurrierende Zielfunktionen auftreten, ist die Lösungsmenge eines derartigen Optimierungsproblems im Allgemeinen unendlich groß und kann meist nicht in analytischer Form berechnet werden. In dieser Dissertation werden neue Branch-and-Bound basierte Algorithmen zur Lösung verschiedener Klassen von multikriteriellen Optimierungsproblemen entwickelt und vorgestellt. Der Branch-and-Bound Ansatz ist eine typische Methode der globalen Optimierung. Einer der neuen Algorithmen löst glatte multikriterielle nichtkonvexe Optimierungsprobleme mit konvexen Nebenbedingungen, während ein zweiter zur Lösung multikriterieller gemischt-ganzzahliger konvexer Optimierungsprobleme dient. Beide Algorithmen garantieren eine gewisse Genauigkeit der berechneten Lösungen und gehören damit zu den ersten deterministischen Algorithmen ihrer Art. Zusätzlich wird ein Algorithmus zur Berechnung einer Überdeckung der Lösungsmenge multikriterieller Optimierungsprobleme mit Entscheidungsunsicherheit vorgestellt. Alle drei Algorithmen wurden numerisch getestet. Die Ergebnisse werden ebenfalls in dieser Arbeit ausgewertet. Die neuen Algorithmen arbeiten alle mit Boxunterteilungen und nutzen Auswahlregeln, sowie Verwerfungs- und Terminierungskriterien. Dabei spielen gute Verwerfungskriterien eine zentrale Rolle. Diese entscheiden, ob eine Box verworfen werden kann, da diese sicher keine Optimallösung enthält. Die neuen Verwerfungskriterien nutzen Methoden aus der globalen skalarwertigen Optimierung, Approximationstechniken aus der multikriteriellen konvexen Optimierung sowie ein Konzept aus der kombinatorischen Optimierung. Dabei werden stets untere Schranken der Bildmengen konstruiert, die mit bisher berechneten oberen Schranken numerisch verglichen werden können.



https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00040364
Faulwasser, Timm; Flaßkamp, Kathrin; Ober-Blöbaum, Sina; Worthmann, Karl;
Towards velocity turnpikes in optimal control of mechanical systems. - In: IFAC-PapersOnLine. - Frankfurt : Elsevier, ISSN 2405-8963, Bd. 52 (2019), 16, S. 490-495

https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.009